Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2004. / Bibliogr.: f. [161]-165. Publié aussi en version électronique.

Titre de l'écran-titre (visionné le 18 mars 2024) / L'utilisation accrue des machines électriques, en particulier des machines asynchrones à rotor bobiné pour la production d'énergie éolienne, pose des défis importants en matière de modéli- sation d'identification et de diagnostic. Pour répondre à ces défis, notre étude, menée au sein du LEEPCI, a mis au point une méthode expérimentale innovante pour identifier un modèle de circuits couplés. Ce type de modèle offre une grande précision et une bonne représentation du comportement électromagnétique dans le temps et l'espace. Cependant les paramètres du modèle changent en fonction de la position du rotor si bien que le processus d'identification devient une étape très complexe si on veut éviter des hypothèses trop simplificatrices. Une manière d'obtenir une bonne précision sur les paramètres est d'utiliser une méthode de mo- délisation par éléments finis mais cette technique nécessite des informations sur la géométrie du moteur et ses matériaux. Le traitement de mesures électriques issues d'essais pratique est toujours préférable à condition de trouver un mode opératoire qui permet de compléter le processus d'identification dans un temps acceptable. La méthode présentée dans ce mémoire consiste à réaliser des essais à très faible vitesse de rotation et à faire des mesures électriques de courant et de tension dans tous les bobinages, Les mesures sont ensuite traitées pour extraire une matrice d'inductances pour chaque position de rotor. Il est montré que les résultats de cette méthode d'identification sont meilleurs que ceux obtenus avec une identification basée sur une modélisation par éléments finis. Cette méthode permet donc de produire un jumeau numérique reproduisant fidèlement les formes d'ondes de la machine. / The increased use of electric machines, particularly wound rotor asynchronous machines for wind energy production, poses significant challenges in terms of modeling, identification, and diagnosis. To address these challenges, our study conducted at LEEPCI has developed an innovative experimental method for identifying a coupled circuits model. This type of model provides high accuracy and a good representation of electromagnetic behavior in both time and space. However, the model parameters change based on the rotor position, making the identification process highly complex when avoiding overly simplifying assumptions. One way to achieve accurate parameter estimation is by using a finite element modeling method, but this technique requires information about the motor's geometry and materials. Processing electrical measurements from practical tests is always preferable, provided a procedure is found to complete the identification process within an acceptable timeframe. The method presented in this thesis involves conducting tests at very low rotation speeds and measuring currents and voltages in all windings. The measurements are then processed to extract an inductance matrix for each rotor position. It is demonstrated that the results of this identification method are superior to those obtained with a finite element-based identification. Therefore, this method allows for the creation of a digital twin that faithfully reproduces the machine's waveform.

Ce mémoire présente différents outils et approches pour dériver les lois de commande de la machine asynchrone à double alimentation en régime permanent sur toute la plage de vitesse, en mode moteur et générateur. Le but est de dériver les lois de commande de la MADA en termes de tension et angle rotorique (puissance active et réactive) pour différentes stratégies de commande. Le premier outil a été évoqué dans un processus d’optimisation non-linéaire. Puis une approche analytique basée sur le circuit équivalent de la MADA a été étudiée dans le but de contourner les problèmes liés au processus d’optimisation non-linéaire. Un autre outil de simulation développé dans l’environnement MATLAB/Simulink a été mis au point afin de valider les résultats. / This thesis presents various tools and approaches for the determination of the steady-state control laws of the doubly fed induction machine on the whole operation speed range operating as motor and generator. The purpose is to derive the control laws in terms of rotor voltage and control angle voltage (real and reactive power) for different control strategies. A first tool for extracting control laws based on a nonlinear optimization process has been developed. Then an analytical approach based on the equivalent circuit of the DFIM has been used in order to avoid problems related to the process of nonlinear optimization. Another simulation tool developed in the Matlab/Simulink was aimed to validate the results.

Les innovations technologiques des dernières décennies en matière d'électronique tant au niveau du traitement numérique de l'information que de la gestion de l'énergie ont contribué à une révolution majeure dans la conversion d'énergie électromécanique: celle des entraînements à vitesse variable (EVV). L'amélioration des plateformes de calculs et des techniques de commande ont grandement amélioré la performance dynamique des moteurs électriques à courant alternatif notamment grâce à la commande vectorielle. Cependant, la littérature contient relativement peu d'études sur l'utilisation de la commande vectorielle comme un moyen d'améliorer la performance énergétique des EVV de machines asynchrones: c'est à l'étude et à l'avancement de ce domaine de connaissances que cette thèse est consacrée. L'état de l'art contient plusieurs avancées sur la modélisation des pertes dans la machine et la plupart des stratégies de commande énergétiquement optimales (SCEO) reposent sur l'ajustement optimal du flux dans la machine basé sur un modèle des pertes. La proposition d'avancement de cette thèse ne repose pas sur l'amélioration de la qualité d'un modèle de pertes de la machine, mais plutôt sur les moyens d'intégrer efficacement ce modèle des pertes dans le système de commande. Dans cette perspective, nous démontrons une propriété intéressante des réseaux de neurones artificiels (RNA) de type perceptron multicouche qui ouvre de nouvelles possibilités en matière d'intégration de fonctionnalités au système de commande et ce, sans coût supplémentaire. Deux nouvelles fonctionnalités sont ainsi proposées: l'amélioration de l'efficacité énergétique du système sur toute la plage de charge par l'utilisation judicieuse d'une technique de modulation discontinue et l'amélioration de la stabilité du système par l'intégration d'un nouveau détecteur de régime permanent. Ces propositions d'avancement sont validées en simulation et sur un banc d'essai expérimental composé d'un système de commande à base de FPGA. Ce type de circuit logique reprogrammable permet la mise en oeuvre d'architectures de systèmes parallèles qui conviennent tout à fait aux systèmes à base de RNA et aux architectures avancées de systèmes d'EVV.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lucilene Ferreira Mouzinho.pdf: 571993 bytes, checksum: 2e8dd4d10b95625fa753d51326490aa5 (MD5) Previous issue date: 2003-03-12 / This work presents an artificial neural network model to estimate or indirectly measure the speed of three-phase induction machines for control purpose. A comparative analysis of the neural estimator is performed with the following types of speed estimators: rotor flux, electromotive force and model reference adaptive. The algorithms of the estimators are assembled and connected to the dq0 model of the induction machine. Computational simulation results, obtained from machine-estimators model, are used to carry out a comparative analysis of the speed estimators performance. This work also presents a survey on neural network applications in induction machines, covering the following issues: control, failure, supervision, diagnosis, identification and estimation. / Nesta dissertação apresenta-se um modelo de uma rede neural artificial para estimar ou medir indiretamente a velocidade em máquinas de indução trifásicas para fins de controle. Realiza-se uma análise comparativa do estimador neural com os seguintes tipos de estimadores de velocidade fundamentados: fluxo do rotor, força eletromotriz e modelo adaptativo de referência. Os algoritmos dos estimadores são construídos e acoplados ao modelo dq0 da máquina de indução. A partir de resultados de simulações computacionais, obtidos dos modelos máquina-estimadores, realiza-se a análise de desempenho dos estimadores que tem como objetivo verificar quais dos estimadores atingiu em menor tempo uma velocidade de referência. Este trabalho também apresenta um estudo sobre a aplicação de redes neurais em máquinas de indução, abordando os seguintes tópicos: controle, falhas, supervisão, diagnóstico, identificação e estimação.

This work is dedicated to faulty induction motors. These motors are often used in industrial applications thanks to their usability and their robustness. However, nowadays optimisation of production becomes so critical that the conceptual reliability of the motor is not sufficient anymore. Motor condition monitoring is expanding to serve maintenance planning and uptime maximisation. Moreover, the use of drive control sensors (namely stator current and voltage) can avoid the installation and maintenance of dedicated sensors for condition monitoring.<p><p>Many authors are working in this field but few approach the diagnosis from a detailed and clear physical understanding of the localised phenomena linked to the faults. Broken bars are known to modulate stator currents but it is shown in this work that it also changes machine saturation level in the neighbourhood of the bar. Furthermore, depending on the voltage level, this change in local saturation affects the amplitude and the phase of the modulation. This is of major importance as most diagnosis techniques use this feature to detect and quantify broken bars. For stator short-circuits, a high current is flowing in the short-circuited coil due to mutual coupling with the other windings and current spikes are flowing in the rotor bars as they pass in front of the short-circuited conductors. In the case of rotor eccentricities, the number of pole-pairs and the connection of these pole-pairs greatly affect the airgap flux density distribution as well as the repartition of the line currents in the different pole-pairs.<p><p>These conclusions are obtained through the use of time-stepping finite element models of the faulty motors. Moreover, circuit models of faulty machines are built based on the conclusions of previously explained fault analysis and on classical Park models. A common mathematical description is used which allows objective comparison of the models for representation of the machine behaviour and computing time.<p><p>The identifiability of the parameters of the models as well as methods for their identification are studied. Focus is set on the representation of the machine behaviour using these parameters more than the precise identification of the parameters. It is shown that some classical parameters can not be uniquely identified using only stator measurements.<p><p>Fault detection and identification using computationally cheap models are compared to advanced detection through motor stator current spectral analysis. This last approach allows faster detection and identification of the fault but leads to incorrect conclusions in low load conditions, in transient situations or in perturbed environments (i.e. fluctuating load torque and unideal supply). Efficient quantification of the fault can be obtained using detection techniques based on the comparison of the process to a model.<p><p>Finally, the work provides guidelines for motor supervision strategies depending on the context of motor utilisation. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished